基于碳排放與需求響應的園區IES雙層優化調度

代帥帥，高 巖

（上海理工大學 管理學院，上海 200093）

0 引 言

化石燃料的快速枯竭和環境污染的加劇，使得以清潔和可再生能源為基礎的綜合能源系統（Integrated Energy System，IES）更加適用。IES是一種高效、低碳、優化規劃與調度的能源供應系統，其可根據不同時段能源價格差異，選擇其它能源等質轉換來滿足用戶多種能源需求，顯著提高了系統能源利用率和運行經濟性。

目前，國內外學者對IES的深入研究已取得一定成果。其中，文獻［2］基于需求響應（Demand response，DR）提出一種多區域IES實時定價與優化調度策略，該策略降低了電負荷消耗和碳排放。文獻［3］中提出一種新型的冷、熱、電多儲能相結合的分布式IES，通過優化系統配置，使能源損耗接近于0。文獻［4］針對電、熱、氣的協同作用，提出一種并網式IES。系統利用沼氣－太陽能－風能的互補性，有效地降低了CO排放和能源損耗。文獻［5］構建了一個可替代的熱電一體化能源系統，以綜合能源碳價格作為優化目標，使系統總生產成本和碳排放成本達到最小，碳排放成本在此指IES與用戶因消耗天然氣排放碳類污染物需向相關部門交付的環保成本。文獻［6］研究了電、熱、冷等多能互補分布式能源系統規劃問題，所建模型可使系統低碳運行，并提高可再生能源利用率。文獻［7－8］均將電轉氣（Power to Gas，P2G）技術引入IES中，降低了CO排放和天然氣系統運行成本。文獻［9］提出一種基于改進譜聚類方法的電－氫－氣－熱一體化IES隨機優化調度策略，有效解決了P2G產氣效率低以及負荷不確定性問題，實現多能源之間的協同作用。文獻［10］采用隨機場景法和魯棒優化法對購能價格、風光出力和綜合需求響應等多重不確定性進行建模，降低了系統運行成本，實現經濟性與魯棒性的協調優化。

IES通過控制實時定價或分時定價，來促進和調動用戶參與需求響應，實現真正意義上的削峰填谷。文獻［11］建立了考慮需求響應的雙層規劃模型，來協調電力市場主從層次關系，提高了社會總福利，但上層模型忽略了供應商發電時的環保成本。文獻［12］提出一種綜合考慮電源側與負荷側特性的雙層互動調度策略，該策略降低了負荷峰谷差，提高了電力系統運行的經濟性和調節能力。文獻［13］構建了以設計峰谷分時電、熱價為依托的綜合型價格需求響應模型，通過價格激勵引導用戶合理用能，有效提高了系統凈收益。文獻［14］建立了基于電價的電負荷需求響應和基于激勵的熱負荷需求響應模型，降低了電、熱負荷峰谷差，提高了能源整體利用率。

綜上所述，文獻［3－6］中各系統內用戶均未參與需求響應，以此降低能源消耗和系統運行成本。但文獻［7－9］均未對P2G產生的過剩熱能回收再利用，造成了資源浪費。文獻［12－14］未考慮系統耗氣造成的碳排放成本，而碳排放成本的引入，可有效減少系統CO排放量和天然氣消耗量。此外，IES的諸多研究領域中大都以用戶電、熱負荷為研究主體，分析需求響應或者碳排放對系統運行穩定性及其經濟性的影響，很少將兩者綜合考慮，同時也忽略了用戶對天然氣使用的靈活性。為此，本文以用戶電、熱、氣需求為研究對象，建立了考慮碳排放和需求響應的園區IES雙層優化調度模型。針對雙層模型，本文將采用對偶理論、KKT條件、Big－M法把下層模型轉換為上層目標函數的線性約束條件后求解。通過仿真實驗，驗證IES中所建立模型的經濟性、環保性。

1 園區綜合能源系統建模

IES內包含風電機組（Wind Turbine，WT）、蝶式斯特林光熱系統（Disc－type Stirling photothermal system，DSPS）、燃氣鍋爐（Gas boiler，GB）、熱電聯產（Combined Heat and Power，CHP）機組、電鍋爐（Electric boiler，EB）、P2G、儲電池（Battery Storage，BS）、蓄熱罐（Heat storage tank，HST）及儲氣罐（Gas Storage Tank，GST）等能源生產、存儲和轉換設備；系統僅考慮與電網交互（Grid Interactions，GI）以及用戶電、熱、氣負荷的需求響應，其運行結構如圖1所示。

圖1 園區IES結構圖Fig.1 Structure diagram of IES in the park

1.1 能源生產－轉換設備模型

1.1.1 蝶式斯特林光熱系統模型

DSPS是一種具備高效發電、產熱的清潔能源設備，且其產能成本較低，近年來在各個IES內受到廣泛使用。

1.1.2 風電機組模型

風能屬于可再生資源，且中國風力資源豐富，利用風力產電可有效降低化石能源消耗和環境污染度。

式中，P為風電出力；為實際風速；v、v為輸入輸出風速；P為風電裝機容量；v為額定風速。

1.1.3 CHP機組模型

CHP機組是由燃氣輪機和余熱鍋爐組成，通過消耗天然氣驅動渦輪葉片做功發電，排出的高溫余熱煙氣經余熱鍋爐為用戶提供熱能。

1.1.4 GB模型

GB是IES內以天然氣為燃料的主要熱源設備，其產熱性能高。

式中，、為時刻GB產熱、燃氣功率；為GB產熱效率；為GB產熱額定功率；、為EB爬坡速率的上、下限。

1.1.5 EB模型

EB主要通過消耗電能高效轉化為熱能的熱源設備。

式中，、為時刻EB產熱，耗電功率；為EB電轉熱效率；為EB產熱額定功率。

1.1.6 改進后P2G模型

P2G分為電制氫和氫制甲烷兩部分，后者在催化劑作用下具有放熱反應。相較于傳統P2G技術，為防止熱污染和資源浪費，本文將對該反應熱回收再利用。改進后P2G運行過程如圖2所示，模型如下：

圖2 改進后P2G運行圖Fig.2 Improved P2G operating diagram

1.2 儲能設備模型

IES儲能設備由儲電池、蓄熱罐、儲氣罐構成。

1.2.1 儲能設備容量約束

1.2.2 儲能設備存儲量約束

式中，E為儲能設備最大容量；S、S為儲能設備存儲能力上、下限；E為儲能設備初始時刻存儲量；S為儲能設備初始時刻的存儲能力。

1.2.3 儲能設備起止容量平衡約束

1.2.4 儲能設備充放能功率約束

2 雙層優化調度模型

以往文獻中IES雙層優化模型中，上層模型主要規劃IES日運行成本最優問題，下層模型負責求解用戶日用能成本最小化問題。而本文與之區別是：上層同時考慮了系統轉換能時的碳排放成本和激勵用戶參與需求響應的補償成本；下層計入了用戶使用天然氣時的碳排放成本。

2.1 上層模型目標函數

上層模型目標函數以IES運行成本最小為目標，由IES從外網購買熱、天然氣能成本、電能交互成本、各產能設備維護成本、碳排放成本以及激勵用戶參與需求響應的補償成本等構成。

式中，C為IES向外網購買熱、氣能成本；C為系統運行維護成本；C為IES與電網交互成本；C為系統燃氣時碳排放成本；C為IES對用戶參與需求響應的補償成本。

（1）IES向外網購熱、氣成本計算公式：

式中，p，p為IES向外網購買熱、氣單價，P，P為IES內熱、氣能購買量。（2）IES運行維護成本計算公式：

式中，c，c，c，c，c，c為IES內WT機組、DSPS、GB、CHP、EB等設備運行維護成本系數；P為時刻P2G產氣功率；c，c，c為BS、HST、GST運行維護成本系數。

（3）IES與電網間的交互成本計算公式：

式中，p，p為IES向電網購、售電價格，P，P為IES向電網購售電功率。

（4）IES的碳排放成本計算公式：

式中，p為碳稅價格（0.3元／Kg），β為燃氣發電、產熱時的等效碳排放系數（0.47 Kg／kW）。

（5）IES對用戶需求響應補償成本計算公式：

式中，p，p，p，p，p，p為用戶參與電、熱、氣負荷可削減、可轉出響應時的補償收益系數；P，P，P和P，P，P為時刻用戶可削減、可轉出的電、熱、氣負荷量。

2.2 上層模型約束條件

（1）電負荷功率平衡約束：

（2）熱負荷功率平衡約束：

（3）天然氣功率平衡約束：

（4）電網交互功率約束：

式中，P、P為IES與電網交互功率上、下限。

2.3 下層模型目標函數

下層模型目標函數以用戶綜合用能成本最低為最優化目標，其包含用戶從IES購入電、熱、天然氣等綜合能源成本，用戶參與需求響應獲得IES補償收益以及用戶使用天然氣產生的碳排放成本。

式中，C為用戶從IES購能成本；C為用戶需求響應獲得的補償收益；C為用戶耗氣時的碳排放成本。

（1）用戶向IES購能成本：

式中，p、p、p為用戶購電、熱、氣單價。

（2）用戶耗氣時碳排放成本：

2.4 下層模型約束條件

IES內用戶需求負荷分為基本負荷（不因價格變化而變化）和可響應負荷兩種類型。可響應負荷具有較強的靈活性，其包括可削減和可轉移負荷。根據系統能源供應情況，可靈活調整用能負荷量及用能時段。電、熱、氣負荷需求響應模型如下：

3 仿真實驗

針對上述雙層混合整數規劃問題，根據對偶理論、KKT條件和Big－M法，將下層模型轉換為上層模型的線性約束條件，最后利用MATLAB－YALMIP求解器對單目標函數求解。

3.1 場景描述

為驗證所建模型的經濟性和環保性，本文將分為4個場景，對不同結構組成的園區IES優化調度策略進行探討分析研究，具體分類見表1。

表1 場景分類Tab.1 Scene classification

3.2 日負荷及可再生能源日出力功率預測

根據系統各設備模型及其參數，對可再生能源日出力與電、熱、氣負荷需求量進行預測，（本文暫不考慮預測存在的細微誤差），預測曲線如圖3所示。

圖3 日負荷及可再生能源日出力功率預測曲線Fig.3 Daily load and renewable energy sunrise power prediction curve

3.3 能源交易價格與需求響應策略

園區IES能源交易價格采用分時定價，詳見表2。

表2 能源交易價格（單位：元／kW）Tab.2 Energy transaction price（Unit：Yuan／kW）

用戶參與需求響應時，其各時段最大負荷削減量占該時段負荷消耗量的5%；最大負荷轉移量占該時段負荷消耗量的8%。負荷可轉移時段不同于可削減時段；前者為5：00－22：00，而后者為全天24 h。IES為鼓勵用戶參與需求響應，將給予一定的經濟補償。系統內電負荷在每時段可削減、可轉出補償成本系數分別為0.6元／kW和0.3元／kW；熱負荷在每時段可削減、可轉出補償成本系數分別為0.3元／kW和0.15元／kW；氣負荷在每時段可削減、可轉出補償成本系數分別為0.2元／kW和0.1元／kW。

3.4 系統優化調度結果分析

本文主要根據場景4中IES內各負荷供需平衡圖，對系統優化調度結果進行分析，如圖4。

場景4相較于其它場景，IES綜合考慮了CHP機組、P2G技術的使用以及用戶需求響應的參與。

由圖4（a）可見，1：00～4：00和23：00～24：00是電能需求低谷時段，用戶不參與電負荷響應，此時風電機組產電過剩。為減少能源浪費，將多余的電能分別輸送給P2G、EB及BS，用于生產天然氣、熱能或者進行電能存儲。9：00～13：00和18：00～21：00是電能需求高峰時段，參與電負荷響應后的用戶用電量明顯減少。在CHP、風光發電及儲電池放電的協作配合下，系統供電壓力減弱；此時段售電價格相對較高，可將多余電能上網售賣獲利。14：00～17：00是電價平峰期，用戶用電增加。為降低IES經濟成本，系統從外網購電滿足其需求，并對儲電池充電，保持系統供需平衡。

圖4 場景4優化調度結果Fig.4 Scenario 4 optimized scheduling results

由圖4（b）得，在1：00～2：00和23：00～24：00時段，IES向熱網購熱能力受限，P2G產熱不足；利用EB、GB產熱效率高的特性，配合蓄熱罐放熱來滿足用戶熱能需求。在3：00～8：00時段，EB、GB產熱明顯增多；CHP、PSDS也啟動產熱，多余熱能輸送給蓄熱罐。9：00～13：00和18：00～21：00時段由于用戶熱負荷響應的參與，熱能需求顯著降低，第二時段光熱系統停止供熱，不足部分由蓄熱罐放熱滿足，既可提高能源利用率；也能降低IES外網購熱成本。14：00～17：00是熱價平峰期，外網低價購熱對蓄熱罐充熱。

由圖4（c）得，用戶參與需求響應使得天然氣在日周期內消耗量大大減少。1：00～4：00時段，P2G吸收CO合成天然氣，降低IES外網購氣量；9：00～13：00和18：00～21：00時段，為維持系統穩定，儲氣罐放氣加以IES外網購氣共同滿足CHP、GB產熱耗氣需求；在氣價低谷和平峰期，IES內用戶氣能需求量相對較低，該時段持續對儲氣罐充氣以維持儲能系統性能穩定。

3.5 電、熱、氣負荷需求響應分析

由圖5可知，9：00～13：00和18：00～21：00為用能高峰時段，由于購能價格較高，用戶均選擇相應的轉出和削減，以降低用能需求。其中4：00～9：00和22：00～24：00以及14：00～17：00分別是能源價格低谷和平價時段，用戶用能需求均上升，可見負荷需求量總體呈現由用能高峰時段向低谷時段轉移。由圖可知，可削減和可轉出負荷量明顯高于可轉入負荷量，用戶能源總需求量減少，節約了能源消耗。

圖5 需求響應前后電熱氣負荷需求對比圖Fig.5 Comparison of electric heating and gas load demand before and after demand response

通過綜合分析可得，電、熱、氣負荷參與需求響應后，在分時電價、熱價、氣價及系統補償激勵的引導下，負荷峰谷差顯著變小，真正意義上實現了削峰填谷。

3.6 不同場景下經濟成本分析

園區IES內不同場景優化后的各項成本，以及總運行成本見表3。由于用戶在場景1、2、3下的購能成本、補償收益以及總用能成本相同，本文僅以場景1、4作主要對比分析（見表4）。

表3 園區IES運行成本Tab.3 Operating cost of IES in the park 元

表4 用戶用能成本Tab.4 Energy cost for users 元

由表3中場景1、2的經濟分析結果可知，IES增加CHP機組為用戶供能，可節約6%的購能經濟成本，增加2.1%的設備維護成本，整體上節約2.3%的日運行成本；由場景2、3的經濟分析結果可知，IES在前者的基礎上增加P2G設備，節約2.6%的日碳排放成本和0.3%的日運行成本；由場景3、4的經濟分析結果可知，用戶參與負荷需求響應，可為系統節省17.3%的購能經濟成本、1%的設備維護成本以及6.7%的日運行成本。由此可見，CHP、P2G以及DR的共同參與，顯著降低了IES日運行總成本。其中，IES內碳排放成本的降低，體現了CO排放量的減少。

由表4中場景1、4的經濟分析結果可知，在電熱氣協同優化的作用下，需求響應的參與降低了用戶7.4%的購能成本、5.7%的碳排放成本以及10.7%的日用能成本。因此，用戶可積極參與IES制定的能源需求響應策略。綜上所述，本文所建立的雙層模型有效降低了IES日運行成本和用戶日用能成本，且減少了系統產能和用戶用能產生的碳排放量，具有一定的經濟性和環保性。

4 結束語

本文根據能源生產、轉換、存儲等設備特性，提出了計及電、熱、氣負荷需求響應的園區IES優化調度運行策略。通過仿真實驗分析與對比，得到以下主要結論：

（1）實施電、熱、氣能需求響應可將負荷從用能高峰期轉移至低谷期，起到削峰填谷的作用，這使得用戶總能源消耗量和系統外網購能成本均有所減少。

（2）IES在傳統P2G技術的基礎上，增加余熱回收裝置，降低了熱能的污染和浪費。電鍋爐、燃氣鍋爐、CHP機組、光熱系統以及風電機組之間的協作供能，有效地提高整體能源利用率和保障系統的穩定運行。

（3）對用戶參與需求響應給予相應的經濟補貼，不僅減少了用戶天然氣消耗時的碳排放量，還節省了日用能成本。

（4）該雙層模型降低了電、熱能源的大規模消耗，改善了系統的靈活性，具有一定的經濟性和環保性。

本文在這里僅研究了小型單一園區IES的優化調度運行策略。隨著新型信息技術對電、氣、冷、熱等多種能源生產、轉換、存儲進行綜合管理和協調優化的IESs研究和發展，可更加有效地提高能源利用率，降低各系統運行成本，減少環境污染。基于此，接下來將結合新型低碳能源、高效產能設備、不同優化策略對IES調度問題進一步深入研究。